python image_classification/train_imagenet.py --data-train ~/data/train-480px-q95.rec --data-val /home/ubuntu/data/val-256px-q95.rec --gpus 1,0,2,3,4,5,6,7 --batch-size 512 --data-nthreads 35 --num-epochs 78 --dtype float32 --min-random-scale 0.533 --lr 0.1 --lr-step-epochs 30,60 --model-prefix v2fp32/ --save-final-model-only --max-random-scale 1 --max-random-shear-ratio 0.1 --max-random-rotate-angle 10 --max-random-aspect-ratio 0.25 --optimizer nag
python image_classification/train_imagenet.py --data-train /home/ubuntu/data/train-256px-q95.rec --data-val /home/ubuntu/data/val-256px-q95.rec --gpus 1,0,2,3,4,5,6,7 --save-final-model-only --batch-size 512 --data-nthreads 35 --num-epochs 85 --dtype float32 --lr 0.1 --lr-step-epochs 30,60 --model-prefix v2fp32/ --optimizer nag --load-epoch 78 --max-random-h 0 --max-random-s 0 --max-random-l 0 --max-random-rotate-angle 0 --max-random-shear-ratio 0 --max-random-aspect-ratio 0
#above works till 74.7 #30
#python train_imagenet.py --data-train /home/ubuntu/data/imagenet_train.rec --data-val /home/ubuntu/data/val-256px-q95.rec --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 --batch-size 960 --data-nthreads 35 --num-epochs 80 --dtype float32 --min-random-scale 0.533 --lr 0.25 --lr-step-epochs 30,55,75 --model-prefix v2fp32/ --max-random-scale 1 --max-random-shear-ratio 0.1 --max-random-rotate-angle 10 --max-random-aspect-ratio 0.25 --optimizer nag 2>&1 | tee ~/efs/benchmark-imagenet-logs/v2fp32.log
#python train_imagenet.py --data-train /home/ubuntu/data/train-256px-q95.rec --data-val /home/ubuntu/data/val-256px-q95.rec --gpus 1,0,2,3,4,5,6,7 --batch-size 960 --data-nthreads 35 --num-epochs 120 --dtype float32 --lr 0.25 --lr-step-epochs 30,55,75 --model-prefix v2fp32/ --optimizer nag --load-epoch 80 ~//efs/benchmark-imagenet-logs/v2fp32-2.log

